摘要：研究一类受参数不确定性和干扰影响的奇异时滞系统鲁棒故障诊断滤波器设计问题.把基于观测器的故障诊断滤波器作为残差产生器,将故障诊断滤波器设计归结为H_∞滤波问题,使产生的残差信号即为故障的H_∞估计,给出了鲁棒H_∞故障诊断滤波器存在的充分条件,并利用锥面互补线性化迭代算法得到了故障诊断滤波器设计的线性矩阵不等式求解方法.算例验证了算法的有效性.

摘要：研究一类线性Markov跳跃区间时滞系统的鲁棒H∞故障检测滤波器设计问题.采用基于自适应观测器的故障检测滤波器作为残差产生器,将鲁棒H∞故障检测滤波器设计问题归结为随机H∞滤波问题.应用Lyapunov-Krasovskii方法,通过引入松弛矩阵推导证明了问题可解的时滞依赖充分条件,并进一步通过求解线性矩阵不等式给出了故障检测滤波器参数矩阵的解.仿真算例验证了所提出方法的有效性.

摘要：研究存在多数据包丢失现象的线性离散时变系统有限时间域内故障检测滤波器(Fault detection filter,FDF)设计问题.在数据包具有时间戳标记的条件下,设计基于观测器的FDF作为残差产生器,构造两类FDF.其一为H-/H∞-FDF或H∞/H∞-FDF.定义故障到残差和未知输入到残差的广义传递函数算子,将此类FDF设计问题转换为随机意义下H-/H∞或H∞/H∞性能指标优化问题.其二为H∞-FDF,将此类FDF设计问题转化为随机意义下的H∞滤波问题.采用基于伴随算子的H∞优化方法,通过求解递推Riccati方程,得到上述两类FDF设计问题的解析解.通过算例验证所提方法的有效性.

摘要：研究一类受时变时滞影响的非线性不确定系统H∞鲁棒故障检测滤波器设计问题.首先采用基于观测器的故障检测滤波器作为残差产生器,将故障检测滤波器设计归结为H∞滤波问题;然后应用Lyapunov-Krasovskii方法,推导并证明了问题可解的依赖时滞的充分条件,通过求解线性矩阵不等式得到了观测器增益矩阵的解;最后通过算例验证了所提出方法的有效性.

摘要：为提高基于等价空间的线性离散时变(Linear discrete time-varying,LDTV)系统故障检测的检测性能,本文提出一种基于平稳小波变换(Stationary wavelet transform,SWT)与等价空间的LDTV系统故障检测方法.通过引入SWT对基于低阶等价关系构造的残差进行多尺度滤波,将残差产生器设计转化为不同尺度下的多目标最优化问题,保证了各尺度下残差对干扰鲁棒性和对故障灵敏性指标的最小化,同时利用SWT快速算法获得一组多尺度残差信号.进一步,对产生的多尺度残差信号进行多分辨率分析,从而实现较宽频率范围内故障信号的检测,有效降低了故障漏报率.最后,通过仿真实验验证了本文方法的有效性.

摘要：研究一类用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述的离散奇异系统基于等价空间的故障检测问题,引入反映故障先验信息的参考故障模型,提出一个基于Frobenius范数的残差产生器设计性能指标,将故障检测问题归结为求解一个最小化问题,并给出等价矩阵的线性矩阵不等式求法.该算法能保证残差在实现故障检测的同时对干扰具有最大的鲁棒性.最后,算例仿真验证了所提出方法的有效性.

摘要：研究一类线性时滞系统的基于观测器的故障检测滤波器设计问题.通过对线性时滞系统进行广义坐标变换,得到了只包含输入、输出时滞,无状态时滞的新的系统表达形式.在此基础上,选用基于观测器的故障检测滤波器作为残差产生系统,使得到的残差动态方程为仅包含未知输入时滞和故障时滞的线性时不变形式,进而可应用已取得的线性时不变系统故障诊断研究成果设计故障检测滤波器.同时给出一种线性时滞系统故障检测滤波器设计的H∞优化设计方法,并通过算例验证了所提方法的有效性.

摘要：采用一种具有广义内模控制结构的反馈控制器,研究一类线性时滞系统的主动容错H∞控制问题。针对可由外系统描述其动态行为的故障,设计了基于观测器的故障估计器,并在此基础上将在线故障估计信息用于控制器的故障补偿,提出了基于广义内模控制的主动容错控制系统设计方法。应用时滞系统有界实引理,推导并证明了问题可解的依赖于时滞的充分条件,给出了这类主动容错控制系统设计的具体步骤。算例验证了该方法的有效性。

摘要：研究了类存在多步测量数据包丢失的线性离散时变系统故障检测滤波器(Fault detection filter,FDF)设计问题.采用基于观测器的鲁棒H∞故障检测滤波器作为残差产生器,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类随机时变系统的H∞滤波问题,基于Riccati方程推导并证明了其存在的充分必要条件.将滤波器参数矩阵求取转化为二次型优化问题,通过求解Riccati方程,得到滤波器参数矩阵的显式解.算例验证了所提算法的有效性.

摘要：针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究.在建立固定翼式无人机非线性系统纵向模型的基础上,设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO).通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响,同时,CKF被算法用于求解观测器增益矩阵,实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性.最后,利用残差χ2检验方法判断故障是否发生.仿真结果表明:此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响,并快速、准确地检测出了无人机作动器故障.